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  • 云鼎国际大酒店人工智能芯片发展需找准突破点

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    • 来源:老街新闻网

      作为人工智能(AI)产业发展的基石,AI芯片近年来发展迅猛,众多企业纷纷布局云鼎国际大酒店。然而,在日前于上海举行的2019世界人工智能大会上,业界人士表示,当前AI芯片发展看似火热,我我觉得全球AI芯片产业尚发生“婴儿期”,未来发展仍需找准突破点yy金钻频道树列银卡。

      “开源软件正成为当前软件产业的主流,芯片产业也还时要采用开源同类于于模式”上影华纳国际影城排片表。倪光南表示,目前在芯片开发方面,新的RISC—V指令集是同类于于不不都能否降低出理 器芯片IP成本的新模式尤果980柠檬微博。用户还时要自由免费使用RISC-V进行CPU设计、开发并加进去去自有指令集进行拓展等芦溪镇刘锦利。RISC-V对于当前国家提倡的智能+新一代信息技术、新一代人工智能技术的发展等,全是很好的支撑。

      针对国产AI芯片的发展,中国工程院院士倪光南表示,芯片设计门槛极高,越来越 极少数企业不不都能否承受中高端芯片研发成本,这也制约了芯片领域创新。我国还时要借鉴开源软件成功经验,降低创新门槛,提高企业自主能力,发展国产开源芯片。

      在市场格局上,作为传统芯片巨头,英伟达目前发生着AI芯片市场的霸主地位。通过积极布局,高通在移动领域的AI芯片市场拥有较强的的话权。阿里巴巴、亚马逊在AI芯片领域的布局也已初见雏形。如寒武纪、地平线、比特大陆等同类于于 AI芯片初创企业的发展前景同样值得期待。

      “近年来,我国在芯片和软件领域攻克了同类于于 关键技术难关,为人工智能芯片创新奠定了好的基础。”工业和信息化部相关负责人表示,工信部在推动人工智能产业发展方面主要聚焦在有几个方面,其中之一即聚焦核心技术,围绕人工智能芯片、算法、开源开放平台等关键技术发展,加大资源投入。

      嘉楠科技CEO张楠赓表示,从功耗角度而言,同类于于 云端训练的AI模型无法顺利部署至边缘侧设备,应用场景也无法支持较高的芯片功耗。我我觉得同类于于 云端芯片巨头也在向边缘侧延伸,或者裁剪AI算法去适配芯片更多体现了巨头们削足适履的局限。对嘉楠科技而言,从事边缘侧芯片的开发同类于于 在“带着镣铐舞蹈”,要在功耗和成本的严格约束下,不断提升算力,适配场景,提升芯片的专用性。

      目前,AI芯片技术主流路径有GPU、FPGA、ASIC等,其中GPU、FPGA是较为性早熟期期的句子的句子的句子的芯片架构,ASIC是针对特定应用场景的专用芯片。GPU架构的芯片能满足角度学习血块计算需求,释放人工智能的潜能,但缺点在于功耗较高;FPGA架构的芯片具有足够的计算能力、较低试错成本和足够的灵活性,缺点在于价格较高、编程错综复杂;ASIC架构的芯片不不都能否在特定功能上进行强化,具有更高的出理 带宽和更低能耗,但缺点是成本高,有用量足够大时才不不都能否降低成本,或者或者是定制化,可克隆qq好友好友性一般。

      赛迪顾问认为,人工智能芯片未来将呈现新发展趋势——芯片开发将从技术难点转向场景痛点。目前,人工智能芯片设计更多是从技术角度出发,以满足特定性能需求。未来,芯片设计时要从应用场景出发,借助场景落地实现规模发展。或者,现在应用于AI领域的芯片多为特定场景设计,越来越 灵活适应多场景需求,未来时要专门为人工智能设计的灵活、通用的芯片,成为人工智能领域的“中央出理 器”。另外,现阶段AI芯片产业的发展最好的办法主要以企业为主体,产品上下游企业的运营和管理相对独立,但同环节的企业却角度竞争,未来产业发展应以合作协议协议为主线,形成产业生态。(记者 高少华)

      “目前,AI芯片发展还发生婴儿期”。张立表示,现在企业使用的同类于于 AI芯片或者工艺要求较高,不能自己在大陆流片,全是在台积电进行流片。同去,也正因这工艺错综复杂度较高,由于芯片价格较高,使得下游同类于于 使用其模组的产品无法量产。

      人工智能应用市场的爆发,使得以基础层为核心的AI芯片受到资本的广泛关注。最近一年多来,寒武纪、燧原科技、比特大陆、地平线等多家厂商组阁 获得融资消息。获得投融资的厂商希望不不都能否进一步提高AI芯片技术研发水平,并加速AI芯片产品规模商业化,增强市场对其未来收益的预期。

      喧嚣背后市场痛点犹存

      赛迪顾问在 2019世界人工智能大会上发布的《中国人工智能芯片产业发展白皮书》显示,受宏观政策环境、技术进步与升级、人工智能应用普及等众多利好因素影响,2018年中国AI芯片市场规模达到3000.8亿元,同比增长3000.2%。

      近年来,AI芯片产业发展迅猛,众多企业纷纷布局。结合应用场景和功能划分来看,AI芯片设计可分为云端训练、云端推断、终端推断三每种。其中云端训练芯片主要以英伟达的GPU为主,新入竞争者是谷歌的TPU,深耕FPGA的企业包括XILINX、英特尔。在云端推断方面,各企业呈现出百家争鸣局面,代表企业有AMD、谷歌、英伟达、百度、寒武纪等。在终端推断方面,移动终端、自动驾驶等应用场景需求逐渐爆发,布局企业包括传统芯片巨头和初创企业,如高通、华为海思、地平线、寒武纪、云知声等。

      目前来看,华北、华东和联 南地区稳居中国AI芯片区域市场三甲,是中国AI芯片市场发展最为领先的区域,市场总体规模发生全国领先位置;在市场增速方面,随着西部地区加快投入大数据中心建设,西南、西北地区的云端AI 芯片市场规模呈现高速增长,市场份额进一步提升。

      不过,赛迪顾问总裁孙会峰表示:“当前,中国乃至全球AI芯片产业仍发生产业化早期阶段”。你说那此,随着5G、物联网时代来临,预计未来三年中国AI芯片市场规模仍将保持3000%以上增长带宽,到2021年将达到3005.7亿元。另外,以边缘计算为主的AI芯片将迎来一轮投资热潮。

      “亲们离人工智能还有多远?目前同类于于 企业所做的同类于于 增强智能而全是真正的人工智能,离真正的人工智能还差得很远”。魏少军表示,人工智能网络不不都能否崛起取决于1个多 因素,算法、数据和算力。当前,AI芯片面临1个多 现实大问题:其一,算法仍在不断演进,新算法层出不穷,每隔有几个月算法就发生新的变化;其二,同类于于算法对应同类于于应用,越来越 统一的算法,而让芯片出理 不同的算法十分困难。

      在地方政府加快推进公有云、私有云、数据中心等建设的拉动下,2018年中国云端训练芯片市场份额达到51.3%。中国AI芯片市场规模依然以云端训练芯片为主,随着中国人工智能应用需求不断落地,未来本地化运算将是人工智能发展的趋势之一,终端推断芯片也将迎来新的发展机遇。

      算力是人工智能发展的关键因素之一,随着角度学习算法的普及应用,人工智能对算力提出了更高要求,传统的CPU架构无法满足角度学习对算力的需求,或者,具有海量数据并行计算能力、不不都能否加速计算出理 的人工智能芯片应运而生。

      AI芯片需求广阔迎来爆发

      作为国内边缘侧AI芯片领域的先行者,嘉楠科技早在2016年就掌握了16nm制程工艺,同类于于现阶段的AI芯片制程工艺仍为28nm,主要也是受出货量的限制。

      在魏少军看来,AI芯片应该具备的每种包括可编程性、架构的动态可变性、高效的架构变换能力、高计算带宽、高能耗带宽、低成本等。按照那此要求,目前业界流行的同类于于 作法均全是理想的架构。过去几年,AI芯片领域1个多 重要变化同类于于 架构的变化。人工智能芯片找不到于追求算力,而在于架构创新。业界也时要找到同类于于针对人工智能计算的全新计算引擎。

      AI芯片已成为中外科技企业竞争的焦点之一,以至于清华大学微电子所所长魏少军用“无产业不AI,无应用不AI,无芯片不AI”那我的的话描述当下的人工智能热潮。

      据计算机视觉公司云从科技副总裁张立介绍,传统芯片企业通常更关注是怎样才能把芯片做成通用化,以支持各种不同应用场景。但那我的通用化,在AI场景落地全是遇到大问题,比如公司对AI芯片考虑较多的是单位功耗,而芯片企业对功耗要求或者全是首要优先级。公司在将AI场景落地的过程中,发现通用芯片完整性满足不了需求。这给从事AI出理 方案和核心算法的企业带来了大问题——公司的算法是统一的,但时要在不同的场景适配不同的芯片和模组。

      在专家看来,随着机器学习等技术的快速发展,人工智能产业发展正以其高端的新兴技术、巨大的商业价值、广阔的应用前景和庞大的产业空间,成为新的重要经济增长点。伴随着人工智能各种应用场景的普及与发展,海量多维的数据将在云端以及边缘侧展开血块出理 计算,芯片也面临更加广泛以及错综复杂的需求,这对AI芯片的计算架构、运算能力、场景与算法适用性、安全可控等都提出了新的课题与挑战。

      AI芯片发展需探索新路径